IA en entreprise : l'urgence de reprendre le contrôle

L'IA s'est imposée comme un outil du quotidien dans les entreprises. Générative, conversationnelle, prédictive : ses usages se diffusent à grande vitesse, souvent à l'initiative des métiers eux-mêmes.

Cette accélération, si elle est porteuse de promesses, pose une question centrale : comment éviter que l’IA ne s’installe comme un fait accompli, sans cadre ni maîtrise réelle ?

Derrière l’enthousiasme technologique, un constat revient systématiquement : l’IA progresse plus vite que les compétences, plus vite que la gouvernance, et plus vite que les cadres de régulation. Trois enjeux structurent aujourd’hui le débat : la maîtrise des usages, la capacité réelle à produire de la valeur, et la gestion des risques liés à l’identité, à la souveraineté et à la conformité.

Des usages qui explosent, une gouvernance en retard

Le risque n’est pas tant l’IA que la vitesse à laquelle elle est adoptée, souvent sans fondations solides. Une étude récente de Zscaler fait état d’une augmentation de 93 % des usages de l’IA en entreprise. Une adoption fulgurante, largement non encadrée, marquée par le recours massif à des outils externes et par une exposition croissante des données.

Des données internes, parfois sensibles ou stratégiques, sont ainsi injectées dans des modèles dont les conditions d’entraînement, d’hébergement ou de réutilisation restent floues pour de nombreuses organisations. Face à cette réalité, une approche binaire serait contre-productive. Il ne s’agit ni de bloquer l’IA, ni de l’adopter sans discernement, mais de poser des arbitrages clairs : quels usages sont autorisés, avec quels outils, pour quels types de données et sous quelle responsabilité.

Gouverner l’IA devient alors un impératif stratégique. Ce n’est plus seulement un sujet technologique, mais un sujet d’entreprise, à la croisée de l’innovation, du risque et de la conformité.

Produire avec l’IA : l’angle mort du facteur humain

Contrairement aux discours les plus optimistes, l’IA ne transforme pas instantanément les collaborateurs en experts augmentés. Elle ne rend personne plus performant sans effort, sans apprentissage, sans évolution des pratiques. Aujourd’hui encore, la majorité des entreprises en sont au stade de l’expérimentation, seules quelques-unes parvenant à industrialiser réellement les usages.

Le principal frein à la création de valeur n’est donc pas la technologie, mais l’humain. Sans formation ni acculturation, les outils d’IA génèrent autant de confusion que de gains. Produire avec l’IA suppose un changement de posture : passer d’une logique d’outil miracle à une logique de co-construction entre l’humain et la machine.

Cela implique des investissements durables dans les compétences, mais aussi une remise à plat des processus métiers, des responsabilités et des modes de validation. À défaut, l’IA risque de rester un gadget coûteux, voire un facteur de risque opérationnel, juridique ou réputationnel. Dans ce contexte, redonner à la DSI un rôle central de pilotage et de gouvernance devient indispensable.

Identité, souveraineté et régulation : gouverner les risques

La question de la souveraineté s’impose naturellement, à condition de sortir des postures idéologiques. La souveraineté n’est pas une fin en soi ; elle est avant tout une méthode de gouvernance des risques. La pression réglementaire va s’intensifier : protection des données, traçabilité des décisions algorithmiques, responsabilité en cas d’erreur ou de biais, conformité aux cadres européens à venir.

Les entreprises devront être capables de documenter, de justifier et de maîtriser leurs usages de l’IA. Qui entraîne les modèles ? Avec quelles données ? Où sont-elles hébergées ? Qui porte la responsabilité finale des décisions produites ? Autant de questions auxquelles il faudra répondre, y compris face aux autorités de contrôle.

Dans cette perspective, la souveraineté, entendue comme capacité à comprendre, piloter et maîtriser, devient un levier clé pour instaurer une confiance durable autour de l’IA.

Reprendre le contrôle de l’IA ne signifie pas freiner l’innovation. C’est au contraire créer les conditions d’une adoption responsable, durable et créatrice de valeur, capable de résister à l’épreuve du temps, des usages et de la régulation.